Modelle
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Untersuchen Sie in lower_bound.py die erste passende Position unter Duplikaten einschließlich der Einfügung hinter der Liste.
Richten Sie einen OpenAI-kompatiblen oder Anthropic-Endpunkt mit Basis-URL und gegebenenfalls API-Schlüssel ein. Testen Sie die Verbindung. Ein lokaler Modellserver muss laufen; entfernte Werkzeuge können Daten separat übertragen.
Wählen Sie einen Ordner und lassen Sie die betreffenden Dateien vor einer Änderung lesen. Legen Sie Ziel und Grenzen der Aufgabe fest.
Prüfen Sie Änderungen und Befehlsausgaben. Führen Sie die Projektprüfungen aus, bevor Sie das Ergebnis übernehmen; erzeugter Code ist nicht automatisch getestet.
def lower_bound(values, target):
if type(values) is not list or type(target) is not int:
raise ValueError("bound.input")
if any(type(v) is not int for v in values):
raise ValueError("bound.member")
if any(a > b for a,b in zip(values, values[1:])):
raise ValueError("bound.order")
lo, hi = 0, len(values)
while lo < hi:
mid = (lo+hi)//2
if values[mid] < target:
lo = mid+1
else:
hi = mid
return lo